京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
面对大数据,必须拿出鲜明的态度。我们不能做一个事不关己的旁观者,至今没有关于大数据的相关规划甚至明确定义。当“大数据时代已经来临”的论调日渐喧嚣时,我们不能只进行概念炒作,使这一仍然朦胧的产业“未富先老”。
对于大数据的描述,没有比阿尔文·托夫勒更浪漫的了:大数据是“第三次浪潮”的华彩乐章。作为一名颇有成就的未来学家,早在上世纪80年代他就作出了这样的预言。然而,大数据真正凸显自身价值,却是在互联网大行其道以后,再准确一点说,也就是这两年,大数据才在全球范围内“火”了起来。
与智能手机、3D打印这些可以亲身体验的划时代产品相比,大数据显得虚无缥缈、难以捉摸,但从未来前景预测,大数据给这个世界带来的改变,或许会更大、更难以想象。
大数据的横空出世,有赖于短短几年出现的海量数据。据统计,互联网上的数据每两年翻一番,而目前世界上90%以上的数据都是最近几年才产生的。当然,这些海量数据仅仅是“大数据”概念的一部分,只有具备4个“V”,也就是Volume(海量)、Velocity(高速)、Variety(多样)、Value(价值),关于大数据的定义才算眉清目楚,而最后一个“V”大数据在具体应用中实现怎样的价值,恰恰是决定其未来走向的关键。
在大数据发端的美国,一些大型企业已经在利用数据赚取利润。沃尔玛存储着数千家连锁店在65周内每一笔销售的详细记录,通过分析购买行为了解客户;eBay通过购买网页搜索的关键字,精确计算出每一个关键字为eBay带来的投资回报,五年内广告费用降低99%。在国内,一些互联网企业也在主动拥抱大数据,凡客诚品将自己定位为一家“数据公司”,专门成立了数据中心;百合网分析注册用户的年龄、地域、学历等数据,形成独有的商业模型。
那么,此情此景是否真的表明,大数据时代已经到来?这恐怕是一个过于乐观的判断。
目前涉及大数据的企业,多是在数据利用上单打独斗,而大数据时代到来的重要标志,应该是大批专业级“数据买卖商”的出现,以及围绕数据买卖形成的,贯穿于收集、整理、分析、应用整个流程的产业链条。
至少从目前来看,要从大数据这个藏量巨大的金矿中淘到金子,并没那么容易。但一个令人振奋的事实是,经过一些先行者的不懈探索,大数据这一“华彩乐章”正发出日益恢宏的回响。
IBM、甲骨文、SAP近年纷纷斥巨资收购数据管理和分析公司,这些互联网巨头这么做的原因只有一个:唯有将海量数据进行有效处理和分析,才能向客户提供有价值的东西。在它们带动下,数据分析技术将日渐成熟,从而围绕大数据逐步形成一个极其庞大的新市场。
巧妇难为无米之炊,掘金大数据的首要一点,还是谁拥有更多、更有价值的数据。社交网络、移动互联网、信息化企业都是海量数据的制造者,脸谱公司手中掌握着8.5亿用户,淘宝注册用户超过3.7亿,腾讯的微信用户突破3亿,这些庞大用户群所提供的数据,正在等待时机释放出巨大商业能量。
由此可见,在必然到来的大数据时代,有两种企业将在“大数据产业链”中处于重要地位,一是掌握海量有效数据的企业,一是有着强大数据分析能力的企业。
我们完全可以预测,在不久的将来,脸谱、腾讯等海量数据持有者要么自我延伸成为数据分析提供商,要么与IBM等企业密切对接成为上下游合作企业,大数据产业链将在某个爆发时点到来之际,以令人惊讶的速度成长壮大。
实际上,大数据不只互联网企业在唱独角戏,制造、销售等各领域企业都将受到大数据深远影响,先知先觉者已主动融入其中,例如海尔就利用阿里巴巴的数据分析用户喜好,实现电器个性化定制。我们毫不怀疑,大数据将对现有商业思维进行新一轮颠覆,未来企业最为核心的竞争力,或许不是人才,不是商业模式,而是对大数据的掌控分析能力。
面对大数据,必须拿出鲜明的态度。当美国奥巴马政府已将其上升到国家战略时,我们不能做一个事不关己的旁观者,至今没有关于大数据的相关规划甚至明确定义。当“大数据时代已经来临”的论调日渐喧嚣时,我们不能故伎重演,大肆进行概念炒作,使这一仍然朦胧的产业“未富先老”。
我们唯一要做的,是深刻认识大数据,并在战略层面、科学角度切实行动。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在数据分析与数据可视化工作中,直方图是展示数据分布特征、离散程度、集中区间的核心图表,能够直观呈现数值数据的频次分布规律 ...
2026-08-20在数据分析领域有一句核心准则:垃圾数据进,垃圾数据出。数据清洗是数据分析、数据建模、数据可视化之前的必经前置工序,也是保 ...
2026-08-20 很多数据分析师做过按月份的销售额趋势图,画过按天的流量折线图,但当被问到“时间序列和普通数据有什么本质区别”“季节性 ...
2026-08-20在Python数据分析与数据清洗工作中,Pandas是最核心的数据处理库,DataFrame是结构化数据的标准存储格式。在实时数据采集、循环 ...
2026-08-19在零售行业大数据分析与精细化运营领域,纸尿裤旁摆放啤酒是最经典、最具代表性的商业案例。两种看似毫无关联的商品,一个是婴幼 ...
2026-08-19 很多数据分析师能熟练地计算指标、搭建标签体系,但当被问到“画像到底在解决什么问题”“画像和标签是什么关系”“画像如何 ...
2026-08-19在数据分析、业务监控、质量检测与风险管控工作中,数据波动性是衡量数据稳定性、业务健康度、结果可信度的核心依据。数据波动代 ...
2026-08-18很多分析师在设计标签时思路清晰,但真到落地环节却面临“数据在手,不知如何转化为可用标签”的困境:或因加工方式选择不当导致 ...
2026-08-18在数据分析、业务评价、产品评级、用户分层与综合决策场景中,单一指标往往无法全面、客观地评价事物整体水平。现实中的评价对象 ...
2026-08-18在数理统计、假设检验、数据分析与机器学习领域中,卡方分布(χ²分布)是继正态分布、t分布之后最重要的连续型概率分布之一。 ...
2026-08-17在Python数据清洗、文本校验、账号密码规则校验、脏数据过滤、字符串规整化处理中,正则表达式是最高效、最常用的文本匹配工具。 ...
2026-08-17 很多分析师每天和数据打交道,但当被问到“标签是什么”“标签和指标有什么区别”“标签体系如何设计”时,却常常答不上来。 ...
2026-08-17手游行业具备用户迭代快、竞争激烈、用户粘性易流失的典型特征。随着新游持续上线、玩家审美升级、玩法疲劳等问题出现,存量用户 ...
2026-08-14在数字化产品运营、商业数据分析、业务增长管理中,零散的指标统计无法支撑系统性的业务决策。单一的点击率、转化率、销量数据只 ...
2026-08-14 很多数据分析师每天都在写SQL,但当被问到“数据查询语言(DQL)的本质是什么”“SELECT语句中各子句的书写顺序与实际执行顺 ...
2026-08-14在数据库数据分析、数据清洗、报表统计与业务查询场景中,日期时间是最高频、最核心的基础字段。数据库中存储的日期格式多样,包 ...
2026-08-13在数据统计分析与数据清洗工作中,箱线图是一种简洁高效、客观性强的数据可视化图表,能够直观呈现数据集的分布特征、离散程度和 ...
2026-08-13 很多数据分析师写过无数个SELECT查询,但当被问到“如何新建一张表来固化中间数据”“创建视图和创建物理表有什么区别”“视 ...
2026-08-13在自动化办公、数据采集、定时统计、日志清理、系统监控等场景中,程序往往需要按照固定时间间隔重复执行指定任务,这种运行机制 ...
2026-08-12在数据分析日常工作中,Excel数据筛选是数据清洗、数据提取、样本筛选的核心基础操作。传统Excel手动筛选、函数筛选方式,面对多 ...
2026-08-12